最近需要用到的结巴分词一些常用的函数，记录下
1. 分词功能- jieba.cut(text, cut_all, HMM)，接受三个输入参数: text需要分词的文本；cut_all =True采用全模式，cut_all=False采用精确模式；HMM 是否使用 HMM 模型。
- jieba.cut_for_search（text, HMM），接受两个输入参数: text需要分词的文本；HMM 是否使用 HMM 模型。
- jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语
- jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
分词代码示例：
import jieba
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司", cut_all=True)
print("全模式: " + "/ ".join(cut)) # 全模式
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司", cut_all=False)
print("精确模式: " + "/ ".join(cut)) # 精确模式
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司") # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: "+"/ ".join(cut))
cut = jieba.cut_for_search("我随便写个北京河图创意图片有限公司") # 搜索引擎模式
print("搜索引擎模式: "+"/ ".join(cut))
结果输出：
全模式: 我/ 随便/ 写/ 个/ 北京/ 河图/ 创意/ 意图/ 图片/ 有限/ 有限公司/ 公司 精确模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限公司 默认模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限公司 搜索引擎模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ 河图/ 创意/ 图片/ 有限/ 公司/ 有限公司
- jieba.cut ()与jieba.lcut ()的输出比较：
代码示例
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司")
print("默认模式: " ,cut )
for i in cut:
print(i)
cut = jieba.lcut("我随便写个北京河图创意图片有限公司") # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: " ,cut )
输出结果：
默认模式:2.自定义字典我 随便 写个 北京 河图 创意 图片 有限公司 默认模式: ['我', '随便', '写个', '北京', '河图', '创意', '图片', '有限公司']
- jieba 词库里没有的词，可以自定义添加，提高准确度
- 使用 jieba.load_userdict(file_name) ，file_name为字典名
- 词典格式：一词占一行；一行有三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开。
- 注意写入词典不能有符号，例如“（”，“《”，否则分词不准。
- 可以使用 jieba.add_word(‘词词’)，jieba.del_word(‘词词’)，可对字典中的词进行添加，删除
词典样例：
北京河图创意图片有限公司 5 n 北京广场 10 ns 菜菜 中国(人民)财产保险
代码示例：
# 获取自定义词典
jieba.load_userdict(r"dict.txt")
cut = jieba.cut("我随便写个北京河图创意图片有限公司,中国(人民)财产保险股份有限公司") # 默认是cut_all=False，精确模式
print("默认模式: "+"/ ".join(cut))
输出：
默认模式: 我/ 随便/ 写个/ 北京河图创意图片有限公司/ ,/ 中国/ (/ 人民/ )/ 财产保险/ 股份/ 有限公司
可以看到“北京河图创意图片有限公司”被分出来了，但是“中国(人民)财产保险”未被分出，需要将它们的（）在词典中和文本中去掉就可以了。
- jieba.add_word(‘词词’)，jieba.del_word(‘词词’) 使用：
cut = jieba.cut("我随便写个北京fff创意图片有限公司,中国ren财产保险股份有限公司")
print("print: "+"/ ".join(cut))
#添加词
jieba.add_word('北京fff')
jieba.add_word('创意图片有限公司')
#删除词
jieba.del_word('中国')
cut = jieba.cut("我随便写个北京fff创意图片有限公司,中国ren财产保险股份有限公司")
print("print: "+"/ ".join(cut))
结果输出：
print: 我/ 随便/ 写个/ 北京/ fff/ 创意/ 图片/ 有限公司/ ,/ 中国/ ren/ 财产保险/ 股份/ 有限公司 print: 我/ 随便/ 写个/ 北京fff/ 创意图片有限公司/ ,/ 中/ 国/ ren/ 财产保险/ 股份/ 有限公司3.词性标注
- 使用pseg.cut（str），返回可迭代的generator，标注句子分词后的词的词性。word（分词后的词），flag（分词后的词性）
例子：
import jieba.posseg as pseg
words = pseg.cut("我爱中国计算机科学与技术学院")
#使用for循环把分出的词及其词性用/隔开，并添加，和空格
print(words)
for w in words:
print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')
结果：
4.关键词抽取我 / r , 爱 / v , 中国 / ns , 计算机科学 / n , 与 / p , 技术 / n , 学院 / n ,
- jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
- sentence 为待提取的文本
- topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
- withWeigh为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
- allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空
- 以列表形式返回
例子：
import jieba.analyse
str ="我随便写个北京河图创意图片有限公司,我爱中国计算机科学与技术学院"
words = pseg.cut(str)
for w in words:
print(w.word, "/", w.flag, ", ", end=' ')
print('n')
list = jieba.analyse.extract_tags(str, allowPOS=("n"))#提取词性为n的词
print(list)
结果：返回列表形式
我 / r , 随便 / d , 写 / v , 个 / q , 北京河图创意图片有限公司 / n , , / x , 我 / r , 爱 / v , 中国 / ns , 计算机科学 / n , 与 / p , 技术 / n , 学院 / n , ['北京河图创意图片有限公司', '计算机科学', '学院', '技术']5.返回词语在原文的起止位置
-使用 jieba.tokenize(str，mode)，输入参数只接受 unicode，mode为默认模式mode='search’为搜索模式
例子：
str ="我爱中国计算机科学与技术学院"
words = jieba.tokenize(str)
for w in words:
print("word %stt start: %d tt end:%d" % (w[0],w[1],w[2]))
结果：
word 我 start: 0 end:1 word 爱 start: 1 end:2 word 中国 start: 2 end:4 word 计算机科学 start: 4 end:9 word 与 start: 9 end:10 word 技术 start: 10 end:12 word 学院 start: 12 end:14
例子：
str ="我爱中国计算机科学与技术学院"
words = jieba.tokenize(str,mode='search')
for w in words:
print("word %stt start: %d tt end:%d" % (w[0],w[1],w[2]))
结果：
ord 我 start: 0 end:1 word 爱 start: 1 end:2 word 中国 start: 2 end:4 word 计算 start: 4 end:6 word 算机 start: 5 end:7 word 科学 start: 7 end:9 word 计算机 start: 4 end:7 word 计算机科学 start: 4 end:9 word 与 start: 9 end:10 word 技术 start: 10 end:12 word 学院 start: 12 end:14
[参考：]
(https://blog.csdn.net/u014028063/article/details/85231523)
